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  • 在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。... 显示图片import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片import...

    在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab。

    一、matplotlib

    1. 显示图片

    import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片

    import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片

    import numpy as np

    lena = mpimg.imread('lena.png') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png

    # 此时 lena 就已经是一个 np.array 了,可以对它进行任意处理

    lena.shape #(512, 512, 3)

    plt.imshow(lena) # 显示图片

    plt.axis('off') # 不显示坐标轴

    plt.show()

    2. 显示某个通道

    # 显示图片的第一个通道

    lena_1 = lena[:,:,0]

    plt.imshow('lena_1')

    plt.show()

    # 此时会发现显示的是热量图,不是我们预想的灰度图,可以添加 cmap 参数,有如下几种添加方法:

    plt.imshow('lena_1', cmap='Greys_r')

    plt.show()

    img = plt.imshow('lena_1')

    img.set_cmap('gray') # 'hot' 是热量图

    plt.show()

    3. 将 RGB 转为灰度图

    matplotlib 中没有合适的函数可以将 RGB 图转换为灰度图,可以根据公式自定义一个:

    def rgb2gray(rgb):

    return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])

    gray = rgb2gray(lena)

    # 也可以用 plt.imshow(gray, cmap = plt.get_cmap('gray'))

    plt.imshow(gray, cmap='Greys_r')

    plt.axis('off')

    plt.show()

    4. 对图像进行放缩

    这里要用到 scipy

    from scipy import misc

    lena_new_sz = misc.imresize(lena, 0.5) # 第二个参数如果是整数,则为百分比,如果是tuple,则为输出图像的尺寸

    plt.imshow(lena_new_sz)

    plt.axis('off')

    plt.show()

    5. 保存图像

    5.1 保存 matplotlib 画出的图像

    该方法适用于保存任何 matplotlib 画出的图像,相当于一个 screencapture。

    plt.imshow(lena_new_sz)

    plt.axis('off')

    plt.savefig('lena_new_sz.png')

    5.2 将 array 保存为图像

    from scipy import misc

    misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)

    5.3 直接保存 array

    读取之后还是可以按照前面显示数组的方法对图像进行显示,这种方法完全不会对图像质量造成损失

    np.save('lena_new_sz', lena_new_sz) # 会在保存的名字后面自动加上.npy

    img = np.load('lena_new_sz.npy') # 读取前面保存的数组

    二、PIL

    1. 显示图片

    from PIL import Image

    im = Image.open('lena.png')

    im.show()

    2. 将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组

    im_array = np.array(im)

    # 也可以用 np.asarray(im) 区别是 np.array() 是深拷贝,np.asarray() 是浅拷贝

    3. 保存 PIL 图片

    直接调用 Image 类的 save 方法

    from PIL import Image

    I = Image.open('lena.png')

    I.save('new_lena.png')

    4. 将 numpy 数组转换为 PIL 图片

    这里采用 matplotlib.image 读入图片数组,注意这里读入的数组是 float32 型的,范围是 0-1,而 PIL.Image 数据是 uinit8 型的,范围是0-255,所以要进行转换:

    import matplotlib.image as mpimg

    from PIL import Image

    lena = mpimg.imread('lena.png') # 这里读入的数据是 float32 型的,范围是0-1

    im = Image.fromarray(np.uinit8(lena*255))

    im.show()

    5. RGB 转换为灰度图

    from PIL import Image

    I = Image.open('lena.png')

    I.show()

    L = I.convert('L')

    L.show()

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助

    到此这篇关于python如何实现读取并显示图片(不需要图形界面)的文章就介绍到这了,更多相关Python 读取并显示图片内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客!

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  • 在 python 中除了用 opencv...import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 import numpy as np lena = mpimg.imread('lena.png') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png # 此时 lena 就已经是一个 np.arra
  • 在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。... 显示图片import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片import...

    在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab。

    一、matplotlib

    1. 显示图片

    import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片

    import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片

    import numpy as np

    lena = mpimg.imread('lena.png') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png

    # 此时 lena 就已经是一个 np.array 了,可以对它进行任意处理

    lena.shape #(512, 512, 3)

    plt.imshow(lena) # 显示图片

    plt.axis('off') # 不显示坐标轴

    plt.show()

    2. 显示某个通道

    # 显示图片的第一个通道

    lena_1 = lena[:,:,0]

    plt.imshow('lena_1')

    plt.show()

    # 此时会发现显示的是热量图,不是我们预想的灰度图,可以添加 cmap 参数,有如下几种添加方法:

    plt.imshow('lena_1', cmap='Greys_r')

    plt.show()

    img = plt.imshow('lena_1')

    img.set_cmap('gray') # 'hot' 是热量图

    plt.show()

    3. 将 RGB 转为灰度图

    matplotlib 中没有合适的函数可以将 RGB 图转换为灰度图,可以根据公式自定义一个:

    def rgb2gray(rgb):

    return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])

    gray = rgb2gray(lena)

    # 也可以用 plt.imshow(gray, cmap = plt.get_cmap('gray'))

    plt.imshow(gray, cmap='Greys_r')

    plt.axis('off')

    plt.show()

    4. 对图像进行放缩

    这里要用到 scipy

    from scipy import misc

    lena_new_sz = misc.imresize(lena, 0.5) # 第二个参数如果是整数,则为百分比,如果是tuple,则为输出图像的尺寸

    plt.imshow(lena_new_sz)

    plt.axis('off')

    plt.show()

    5. 保存图像

    5.1 保存 matplotlib 画出的图像

    该方法适用于保存任何 matplotlib 画出的图像,相当于一个 screencapture。

    plt.imshow(lena_new_sz)

    plt.axis('off')

    plt.savefig('lena_new_sz.png')

    5.2 将 array 保存为图像

    from scipy import misc

    misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)

    5.3 直接保存 array

    读取之后还是可以按照前面显示数组的方法对图像进行显示,这种方法完全不会对图像质量造成损失

    np.save('lena_new_sz', lena_new_sz) # 会在保存的名字后面自动加上.npy

    img = np.load('lena_new_sz.npy') # 读取前面保存的数组

    二、PIL

    1. 显示图片

    from PIL import Image

    im = Image.open('lena.png')

    im.show()

    2. 将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组

    im_array = np.array(im)

    # 也可以用 np.asarray(im) 区别是 np.array() 是深拷贝,np.asarray() 是浅拷贝

    3. 保存 PIL 图片

    直接调用 Image 类的 save 方法

    from PIL import Image

    I = Image.open('lena.png')

    I.save('new_lena.png')

    4. 将 numpy 数组转换为 PIL 图片

    这里采用 matplotlib.image 读入图片数组,注意这里读入的数组是 float32 型的,范围是 0-1,而 PIL.Image 数据是 uinit8 型的,范围是0-255,所以要进行转换:

    import matplotlib.image as mpimg

    from PIL import Image

    lena = mpimg.imread('lena.png') # 这里读入的数据是 float32 型的,范围是0-1

    im = Image.fromarray(np.uinit8(lena*255))

    im.show()

    5. RGB 转换为灰度图

    from PIL import Image

    I = Image.open('lena.png')

    I.show()

    L = I.convert('L')

    L.show()

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助

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    本文标题: python如何实现读取并显示图片(不需要图形界面)

    本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/324786.html

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  • 在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。... 显示图片import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片import...

    在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab。

    一、matplotlib

    1. 显示图片

    import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片

    import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片

    import numpy as np

    lena = mpimg.imread('lena.png') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png

    # 此时 lena 就已经是一个 np.array 了,可以对它进行任意处理

    lena.shape #(512, 512, 3)

    plt.imshow(lena) # 显示图片

    plt.axis('off') # 不显示坐标轴

    plt.show()

    2. 显示某个通道

    # 显示图片的第一个通道

    lena_1 = lena[:,:,0]

    plt.imshow('lena_1')

    plt.show()

    # 此时会发现显示的是热量图,不是我们预想的灰度图,可以添加 cmap 参数,有如下几种添加方法:

    plt.imshow('lena_1', cmap='Greys_r')

    plt.show()

    img = plt.imshow('lena_1')

    img.set_cmap('gray') # 'hot' 是热量图

    plt.show()

    3. 将 RGB 转为灰度图

    matplotlib 中没有合适的函数可以将 RGB 图转换为灰度图,可以根据公式自定义一个:

    def rgb2gray(rgb):

    return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])

    gray = rgb2gray(lena)

    # 也可以用 plt.imshow(gray, cmap = plt.get_cmap('gray'))

    plt.imshow(gray, cmap='Greys_r')

    plt.axis('off')

    plt.show()

    4. 对图像进行放缩

    这里要用到 scipy

    from scipy import misc

    lena_new_sz = misc.imresize(lena, 0.5) # 第二个参数如果是整数,则为百分比,如果是tuple,则为输出图像的尺寸

    plt.imshow(lena_new_sz)

    plt.axis('off')

    plt.show()

    5. 保存图像

    5.1 保存 matplotlib 画出的图像

    该方法适用于保存任何 matplotlib 画出的图像,相当于一个 screencapture。

    plt.imshow(lena_new_sz)

    plt.axis('off')

    plt.savefig('lena_new_sz.png')

    5.2 将 array 保存为图像

    from scipy import misc

    misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)

    5.3 直接保存 array

    读取之后还是可以按照前面显示数组的方法对图像进行显示,这种方法完全不会对图像质量造成损失

    np.save('lena_new_sz', lena_new_sz) # 会在保存的名字后面自动加上.npy

    img = np.load('lena_new_sz.npy') # 读取前面保存的数组

    二、PIL

    1. 显示图片

    from PIL import Image

    im = Image.open('lena.png')

    im.show()

    2. 将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组

    im_array = np.array(im)

    # 也可以用 np.asarray(im) 区别是 np.array() 是深拷贝,np.asarray() 是浅拷贝

    3. 保存 PIL 图片

    直接调用 Image 类的 save 方法

    from PIL import Image

    I = Image.open('lena.png')

    I.save('new_lena.png')

    4. 将 numpy 数组转换为 PIL 图片

    这里采用 matplotlib.image 读入图片数组,注意这里读入的数组是 float32 型的,范围是 0-1,而 PIL.Image 数据是 uinit8 型的,范围是0-255,所以要进行转换:

    import matplotlib.image as mpimg

    from PIL import Image

    lena = mpimg.imread('lena.png') # 这里读入的数据是 float32 型的,范围是0-1

    im = Image.fromarray(np.uinit8(lena*255))

    im.show()

    5. RGB 转换为灰度图

    from PIL import Image

    I = Image.open('lena.png')

    I.show()

    L = I.convert('L')

    L.show()

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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  • 在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。... 显示图片import matplotlib.pyplot as plt #plt 用于显示图片import matplotlib.image as mpimg #mpimg 用于读取图片importnu...

    在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab。

    一、matplotlib

    1. 显示图片

    import matplotlib.pyplot as plt #plt 用于显示图片

    import matplotlib.image as mpimg #mpimg 用于读取图片

    importnumpy as np

    lena= mpimg.imread('lena.png') #读取和代码处于同一目录下的 lena.png#此时 lena 就已经是一个 np.array 了,可以对它进行任意处理

    lena.shape #(512, 512, 3)

    plt.imshow(lena)#显示图片

    plt.axis('off') #不显示坐标轴

    plt.show()

    2. 显示某个通道

    #显示图片的第一个通道

    lena_1 =lena[:,:,0]

    plt.imshow('lena_1')

    plt.show()#此时会发现显示的是热量图,不是我们预想的灰度图,可以添加 cmap 参数,有如下几种添加方法:

    plt.imshow('lena_1', cmap='Greys_r')

    plt.show()

    img = plt.imshow('lena_1')

    img.set_cmap('gray') # 'hot' 是热量图

    plt.show()

    3. 将 RGB 转为灰度图

    matplotlib 中没有合适的函数可以将 RGB 图转换为灰度图,可以根据公式自定义一个:

    defrgb2gray(rgb):return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])

    gray=rgb2gray(lena)#也可以用 plt.imshow(gray, cmap = plt.get_cmap('gray'))

    plt.imshow(gray, cmap='Greys_r')

    plt.axis('off')

    plt.show()

    4. 对图像进行放缩

    这里要用到 scipy

    from scipy importmisc

    lena_new_sz= misc.imresize(lena, 0.5) #第二个参数如果是整数,则为百分比,如果是tuple,则为输出图像的尺寸

    plt.imshow(lena_new_sz)

    plt.axis('off')

    plt.show()

    5. 保存图像

    5.1 保存 matplotlib 画出的图像

    该方法适用于保存任何 matplotlib 画出的图像,相当于一个 screencapture。

    plt.imshow(lena_new_sz)

    plt.axis('off')

    plt.savefig('lena_new_sz.png')

    5.2 将 array 保存为图像

    from scipy importmisc

    misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)

    5.3 直接保存 array

    读取之后还是可以按照前面显示数组的方法对图像进行显示,这种方法完全不会对图像质量造成损失

    np.save('lena_new_sz', lena_new_sz) #会在保存的名字后面自动加上.npyimg= np.load('lena_new_sz.npy') #读取前面保存的数组

    二、PIL

    1. 显示图片

    from PIL importImage

    im= Image.open('lena.png')

    im.show()

    2. 将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组

    im_array = np.array(im)

    # 也可以用 np.asarray(im) 区别是 np.array() 是深拷贝,np.asarray() 是浅拷贝

    3. 保存 PIL 图片

    直接调用 Image 类的 save 方法

    from PIL importImage

    I= Image.open('lena.png')

    I.save('new_lena.png')

    4. 将 numpy 数组转换为 PIL 图片

    这里采用 matplotlib.image 读入图片数组,注意这里读入的数组是 float32 型的,范围是 0-1,而 PIL.Image 数据是 uinit8 型的,范围是0-255,所以要进行转换:

    importmatplotlib.image as mpimgfrom PIL importImage

    lena= mpimg.imread('lena.png') #这里读入的数据是 float32 型的,范围是0-1

    im = Image.fromarray(np.uinit8(lena*255))

    im.show()

    5. RGB 转换为灰度图

    from PIL importImage

    I= Image.open('lena.png')

    I.show()

    L= I.convert('L')

    L.show()

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  • 在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作...一、matplotlib1234567891011import matplotlib.pyplot as plt# plt 用于显示图片import matplotlib.image as mpimg# mpimg 用于读取图片im...
  • 在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。... 显示图片import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片import...
  • 在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作...一、matplotlib1234567891011import matplotlib.pyplot as plt# plt 用于显示图片import matplotlib.image as mpimg# mpimg 用于读取图片im...
  • 我知道如何matlab读取图像但是我的问题是如何遍历这些文件夹在abc.m文件中读取图像(此文件显示在此图像中)任何帮助都会有所帮助。 提前致谢。如果您知道包含目录的图像的路径,则可以在其上使用dir列出其中的...
  • 还有一种情况,如何把外部图片读取matlab中,利用这些图片显示动画呢?就像下面的程序一样,读取外部的篮球图片使图片沿指定的曲线移动,以产生动画效果。  附件是我制作的程序,可以实现上述的功能。 ...
  • matlab读取图像的RGB

    万次阅读 2017-01-20 11:33:16
    下面将分享如何使用matlab图片的RGB三色进行提取并显示。 工具/原料 电脑 已注册的MATLAB 方法/步骤 首先通过函数对图片进行读取并显示。 image = imread('杯子.jpg'); i
  • 最近写了一个GUI界面,有些东西是之前没接触过的,主要有两点总结:1-如何把自己喜欢...我们需要读取这部分的数据来计算,将计算结果以表格的形式显示Matlab的GUI界面上。上图为表格中所示的数据内容。GUI界面的...
  • 1,首先说说matlab读入图和显示图的函数,读入图的函数是imread,后面接路径,显示图的函数是imshow2,如何实现这个功能: 在计算机的一个目录下,保存诸多图片,为了使其方便读取,保存为1.jpg 2
  • %% 读取图片数据并显示 X = {}; for i = 1:120 X{i} = imread(['G:\图像处理\matlab\拼接图像\附件2-一般图片\00',num2str(i),'.bmp']); end for i=1:120 subplot(12,10,i) imshow(X{i}) end 如图所示,这是...
  • 虽然说Matlab是一款数学处理软件,但是这款软件特别强大,强大之处在于他还能够...一、图像基本操作1、读取图像并显示:》》 clear;close all %清空Matlab工作平台所有变量(准备工作)》》 I=imread(‘pout.tif’); ...
  • Matlab subplot 图像间距调整

    万次阅读 2014-01-10 22:10:42
    要求:从excel文档中读取一列数据,将数据内容显示成密度表现,于是生成以该值为噪声强度的椒盐噪声图像,以此将图像显示出来。 代码如下:  生成的结果如下:   但是要求横排图片之间的间距为0.那怎么
  • 本章以SQL Server 2008数据库为例,讲解了MATLAB如何创建数据源、连接数据库,以及连接之后如何查询、处理、添加、更新、删除数据表中的数据。 第8章:定时器。本章首先介绍了GUI设计中定时器的使用方法,然后以专题...
  • temp = X1**(i-j)*(X2**j) #矩阵直接乘相当于matlab中的点乘.* out = np.hstack((out, temp.reshape(-1,1))) return out 6、使用scipy的优化方法 梯度下降使用scipy中optimize中的fmin_bfgs函数 调用scipy中的...
  • awesome-cpp 就是 fffaraz 发起维护的 C++ 资源列表,内容包括:标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。 中文版由开源前哨和CPP开发者微信公号团队维护更新,在 GitHub 已...

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